一种新的QR-SIC-MSD联合MIMO信号检测算法

针对MIMO信号检测中球形译码(Sphere decoding,SD)算法在低信噪比时接近最大似然(Maximum likelihood,ML)算法复杂度的缺点,提出了一种基于QR分解的串行干扰抵消(Successive interference cancellation,SIC)和修改的球形译码(Modified sphere decoding,MSD)联合MIMO信号检测算法,称之为QR-SIC-MSD算法。该算法在低信噪比时采用SIC算法,在高信噪比时,采用MSD算法,根据噪声方差仅选择一次初始搜索半径,若搜索失败则用SIC解代替。通过SIC算法与MSD算法的结合,大大地降低了球形译码算法的复杂性,同时保证了在中高信噪比时逼近ML算法性能,在低信噪比时接近ML算法性能。文中同时给出了完整的算法流程图及计算机仿真结果。

光电并行加/减运算器

本文研究提出了一种适合于并行MSD算法的空间位置编码,进而建立起了无进位的全加/全减运算器的三级蝶互连结构模型,并得到了实验的验证,从而实现了并行算法与光学并行实现结构的有机结合。

一种改进的地磁匹配算法研究

针对复杂电子环境中的飞行器,如何克服主惯导系统的误差发散现象,抑制其固有漂移,是实现高精度自主导航的关键。地磁导航以自主、全天候、无时间累积误差等特点成为新型自主导航手段,它的精度主要取决于地磁匹配算法的精度。在此提出一种改进的地磁匹配算法,首先采用快速方差法(MSD)进行预匹配;接着采用抗旋转的插值平移法,进行精匹配。结合粗匹配和精匹配,组成一种高效的地磁匹配算法。通过仿真研究表明,该算法具有精度高,抗小角度旋转,匹配速度快等优点。

光学并行数字计算技术的研究

本文研究了用来实现光学并行数字运算的光电蝶互连网络。将这种光电蝶互连网络与光学全并行MSD(modified signed—digit)算法相结合可以使任意n位MSD数的加减运算都经三级光互连并行完成,乘除法运算也可在此基础上快速实现。

一种改进的模块化多电平换流器电压平衡方法

基于排序的子模块电容电压均压方法是目前应用于大容量模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)型高压直流输电系统的主流均压方式,存在排序运算量大、开关频率高等缺陷,带来较大的硬件投入,降低MMC运行可靠性。针对上述问题,引入时间复杂度更低的基数排序,结合MMC运行特点,去除冗余关键字,降低时间复杂度,在此基础上,根据控制器所需投入子模块数m,优化子模块全排序为寻求m个子模块,去除冗余运算,同时提出重排序判据,使MMC控制器选择性地排序,减少排序频度,增大原有触发脉冲维持时间,降低开关频率。最后,在MATLAB/SIMULINK搭建21电平MMC模型,仿真结果表明,改进基数MMC均压算法能在较好维持电容电压平衡的同时,大幅减少运算量,降低开关频率,验证了改进均压方法的可行性与有效性。

用光电蝶互连方法实现并行数字运算

本文介绍了一种用来实现并行数字运算的光电蝶互连结构。将这种光电结构应用到并行运算MSD(modified signed-digit)算法中,可以使任意n 位数字的相加运算都分三级并行地同时完成。用光栅互连来完成MSD 算法中各级之间的连接,借助电互连实现MSD 的空间编码及分配。这样,既充分发挥了光互连的高度并行性及空间传输无干扰特性,又充分利用了短离距内电互连的方便性。用这种光电蝶互连结构,可以实现并行加减运算及快速乘除法运算。

光电并行数字计算中快速乘/除法运算的研究

运用ＭＳＤ数字运算算法，建立了快速乘／除法运算的光电蝶互连结构，并对快速除法运算的收敛性问题做了进一步研究。

基于Spark的改进K-means算法的并行实现

针对K-means聚类算法存在的不足,提出了改进K-means来提高算法的性能,利用简化后的轮廓系数作为评估标准衡量K-means算法中k值,采用K-means++完成K-means算法初始中心点的选择。设置好k值以及初始中心点后使用形态学相似距离作为相似度测量标准将数据点归属到距离最近的中心点形成的簇中,最后计算平均轮廓系数确定合适的k值,并在Spark上实现算法并行化。通过对四个标准数据集在准确性、运行时间和加速比三个方面的实验表明,改进后的K-means算法相对于传统的K-means和SKDK-means算法不仅提高了聚类划分质量,缩短了计算时间,而且在多节点的集群环境下表现出了良好的并行性能。实验结果分析出提出的改进算法能有效提高算法执行效率和并行计算能力。

高速地形匹配算法及FPGA实现技术

基于地形辅助导航系统之一的地形轮廓匹配系统,采用了基于Hausdorff距离和均方差的地形匹配算法,将实时飞行路线的地形数据和此路线两侧的地形数据与参考地形图上相应的地形数据匹配,在粗配和精配之后,输出匹配路线在参考地形图上的坐标信息.在FPGA开发平台上,用基于Nios II处理器的SOPC系统地形匹配模型获得了较高的地形匹配速度和精度.

均方偏差分析的多态可变步长LMS算法

最小均方(least mean square,LMS)算法在时变信道的最小稳态均方偏差(mean square deviation,MSD)由输入功率、噪声功率、随机扰动信号功率以及滤波器长度共同决定。为达到系统中最小的MSD值,传统的LMS算法存在有迭代次数较多和收敛速度慢等问题,提出了一种多态可变步长最小均方(multi-state variable step size least mean square,MVSS-LMS)算法。该算法通过添加暂态递减步长作为过渡,实现以更快的收敛速度达到系统中最小的MSD值。理论分析与仿真结果表明,与目前最新的Prob-LMS算法相比,所提算法在时变信道以及突变信道都具有更快的收敛速度和更低的MSD值,且算法的复杂度更低。

井下地磁定位的匹配算法分析和优化

针对井下自主导航系统的地磁匹配问题,对比分析了COR、NCOR、MAD、MSD匹配算法的优缺点及其适用范围。在井下巷道研究区地磁数据适配性评价基础上,开展了COR、NCOR、MAD、MSD算法的匹配仿真实验和算法优化,研究井下地磁定位匹配算法优劣和抗噪性能,为井下地磁定位导航提供研究基础。结果表明:4种方法在地磁匹配试验中均出现不同程度虚定位,从抗噪性能、匹配精度和速度综合对比,MSD算法最符合井下地磁匹配需要;对相邻点位的磁总场做差运算后再进行MSD匹配,可以有效减小时域磁扰动以及环境磁扰动对匹配精度的影响,鲁棒性明显提高。

一种改进的均方差协同过滤算法

由于传统基于均方差的协同过滤算法(MSD)计算相似性时仅考虑评分向量间均方差值,导致其推荐性能不理想,针对这个问题,提出融合评分向量间余弦值和均方差值的改进均方差协同过滤算法(Improved MSD,IMSD)。通过在2个Movielens数据集上进行实验表明,IMSD算法较MSD算法的推荐准确度有所提高。更为重要的是,将IMSD算法进行推广应用,也能够取得较好的效果。本文将其应用于改进另外2种算法,即JAC_MSD和AC_MSD算法,并提出了2种相应的JAC_IMSD和AC_IMSD算法,发现算法的推荐准确度都有所提高。在所研究的几种算法中,AC_IMSD算法推荐准确度最优。